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任职/调动：IDAS 官员。
7 天前 — CAPAO，德里。组织。CDA (IDS)，新德里。PCDA（陆军），。查谟。PCDA（R&D），新德里。CGDA HQrs，德里。坎特。组织发布。PCDA（陆军），。
通过人工智能驱动的入侵检测系统增强网络安全
摘要：工业控制系统 (ICS) 在管理基础设施方面发挥着关键作用，但容易受到网络攻击。本文介绍了一种专为 ICS 设计的人工智能驱动的入侵检测系统 (IDS)，该系统结合了监督和无监督的机器学习算法。通过结合实时异常检测和模式识别，所提出的 IDS 可以在保持高精度的同时识别潜在入侵。实验结果表明该系统在现实 ICS 环境中检测网络威胁方面非常有效，为增强关键基础设施的网络安全提供了可扩展的解决方案。关键词：网络安全、工业控制系统、入侵检测系统、异常检测、机器学习。A.工业控制系统 (ICS) 简介
意向表达 (EOI)
1. 简介 工业区管理有限公司（IDM）成立于 1988 年 7 月，是一家独立的法人实体。它负责所有工业区的全面管理和监督，并承担其他任务，如在潜在区域开展工业区的可行性研究、实现新工业区以及规划和促进工业区内的产业。IDM 是尼泊尔政府根据《公司法》成立的一家上市公司。其股东包括尼泊尔政府、工业部、审计长办公室和尼泊尔工业发展公司。其授权资本为 1.5 亿尼泊尔卢比，已发行资本为 1.4 亿尼泊尔卢比。巴拉朱、帕坦和黑道达三个工业区今年将迎来成立 50 周年，同样，工业区的管理机构 IDM 也在今年迎来成立 20 周年。工业区管理办公室一直在提供必要的基础设施，如开发土地、工业棚、仓库、水电、道路和排污系统，以确保工业区内的工业得以建立和顺利运行。同时还提供银行、邮局、车间、医院、日托中心、食堂、研讨会厅、展示厅、招待所、安保、清洁等设施和服务。在区内工业协会的参与和合作下，还提供了其他一些设施。IDML 一直以租赁协议的方式向加德满都谷地内外不同工业区的企业提供工业棚屋和仓库。工业区建立的平均时间为四十年，不同工业区内的工业建筑和仓库已变得陈旧、破损且结构脆弱。2015 年 4 月 25 日，该国发生的 7.8 级地震进一步影响了这些建筑。本职工作是对 9 个工业区内的 42 栋选定建筑进行功能、结构和详细的多灾害评估。
ARINC 429 协议教程
表 1.设备 ID 部分列表 ...................................................................... 4 表 2.ARINC 429 特性摘要 ...................................................................... 5 表 3.ARINC 位特性............................................................................. 6 表 4.BCD 数据的 SSM 代码 ...................................................................... 7 表 5.BNR 数据的 SSM 代码 ...................................................................... 7 表 6.专用离散示例 .............................................................................11 表 7.BCD 标签示例.............................................................................13 表 8.BNR 标签示例.............................................................................13 表 9.表 6 和 7 的设备 ID .............................................................13 表 10.消息标签 241 的序列 ................................................................14 表 11.使用面向位通信的系统及其地址标签 ..............................................................................................17
IAES国际人工智能杂志（IJ-AI）IAES国际人工智能杂志（IJ-AI）
随着网络威胁的越来越复杂，下一代网络（NGN）中的现有入侵检测系统（IDS）受到更多的虚假启动和努力提供强大的安全性功能，突出了对更适应性和可靠的威胁检测机制的关键需求。这项研究介绍了一个新颖的ID，该ID利用了Dueling Dueling Deep Q-Network（DQN）在游戏理论框架中模拟多试剂对手学习方案的强化学习算法来应对这些挑战。通过使用定制的OpenAI健身房环境进行现实的威胁模拟和先进的决斗DQN机制，以减少高估偏差，拟议方案显着提高了入侵检测的适应性和准确性。针对当前最新方法的比较分析表明，所提出的系统可实现出色的性能，精度和F1得分的提高分别为95.02％和94.68％。这些结果强调了拟议的自适应ID的潜在范围，以防御NGN中的动态威胁格局。
基于嵌入式人工智能的智能入侵检测系统...
摘要。本文提出了一种通常适用于所有边缘到云应用的通用物联网框架，并对涉及汽车 V2X 架构的用例进行了评估研究，该架构在模拟智能车环境中的玩具智能车上进行了测试和验证。研究中的架构经过精细调整以模拟实际场景，因此玩具车上的传感器几乎涵盖了当今智能车中辅助常规 ADAS 的所有传感器。云连接通过 CoAP 协议维持，CoAP 协议是一种标准的物联网连接协议。最后，提出的安全解决方案是使用机器学习 (ML) 技术构建并部署在边缘的智能入侵检测系统 (IDS)。边缘 IDS 能够执行异常检测并将检测结果以及传感器收集的大数据报告给云端。在云端，服务器存储和维护收集的数据，以便进一步重新训练 ML 模型以进行边缘异常检测，该模型分为两类，即传感器异常检测模型和网络异常检测模型。为了演示无线软件更新 (SW-OTA)，评估设置中的云实现了从云到连接边缘的 ML 模型升级功能。此实现和评估提供了选择 ML 作为 IDS 候选的概念验证，并且该框架通常适用于各种其他 IoT 场景，例如医疗保健、智能家居、智能城市、港口和工业环境等，并为未来的优化研究铺平了道路。
基于多代理的增强学习网络入侵检测系统
摘要 - 入侵检测系统（IDS）在确保计算机网络的安全性方面起着至关重要的作用。机器学习已成为一种流行的入侵检测方法，因为它能够在大量数据中分析和检测模式。但是，当前基于ML的IDS解决方案通常很难与攻击模式的不断变化的性质和新攻击类型的出现保持同步。此外，这些解决方案面临与阶级失衡相关的挑战，其中属于不同类别（正常和入侵）的实例数量显着不平衡，这阻碍了它们有效检测次要类别的能力。在本文中，我们提出了一种新型的多代理增强学习（RL）体系结构，以实现自动，高效和健壮的网络入侵检测。为了增强所提出模型的功能，我们通过实施加权均方根损失函数并采用了成本敏感的学习技术来改善DQN算法。我们的解决方案引入了一种弹性体系结构，旨在适应新的攻击并有效地适应现有攻击模式的变化。使用CIC-IDS-2017数据集实现的实验结果，证明我们的方法可以有效地解决类不平衡问题，并以非常低的假阳性速率提供精细的攻击分类。与当前的最新作品相比，我们的解决方案在检测率和假阳性速率方面都具有显着优势。索引术语 - 入侵检测系统（IDS），多代理增强学习，深Q网络（DQN），类不平衡，CIC-IDS-2017
婴儿在产后第一年对早产儿的讲话：早产体重和孕产妇育儿压力的影响
摘要：早产可以增加育儿压力的水平（PS），尤其是在高危婴儿的父母（极低的出生体重（ELBW）和非常低的出生体重（VLBW））的情况下。尽管已发表的研究探讨了产妇PS如何影响早期二元相互作用，但有限的研究集中在婴儿指导的语音（IDS）上，并且没有研究研究基于出生体重和产妇ID的早产性严重程度之间的联系。这项研究涉及100个母亲二元组，分为30个ELBW早产婴儿，30名VLBW早产婴儿和40个完整（FT）的研究，研究了早期互动的早期出生体重和母性育儿压力对产生早期互动期间IDS特征的影响。使用Childes系统评估母体输入，而使用育儿应力指数短形式评估了育儿应力。结果表明，在3个月时，高风险的条件（ELBW早产和高育儿压力）与情感态度的语音减少和提出的质疑有关。IDS功能模式，特别是情感态度语音和问题的比例，受到出生体重组和3个月时的育儿压力水平的影响。这些发现突出了需要在临床实践中评估出生体重和育儿压力的背景下的必要性，从而提供了开发干预措施的见解，这些干预措施支持积极的父母 - 诱发互动并促进婴儿的发育。
提案请求的问答（RFP）＃2857
分析团队？整个团队IDS部门的当前大小是多少？您员工有哪些关键数据角色/技能（例如，数据科学家，数据工程师，数据架构师，业务分析师，数据管理员，主题专家）？注意：此时，高级近似值就足够了，将用于告知发现和培训活动的成本建议。我们仍然预计，作为第二阶段实施路线图工作的一部分，我们仍然会在这些类型的问题上进行更充分的合作。答案：请参阅问题17。IST部门包括一个创新的数字解决方案（IDS）部门，有16个团队成员，分别在数字团队和数据/GIS团队之间。将两个人分配为数据工程师。25。您是否偏爱面对面或虚拟培训？